- Einführung in Data Mining und CRISP-DM
- Erläuterung der Grundkonzepte des Data Minings
- Überblick über den CRISP-DM-Prozess und seine Phasen
- Business Understanding
- Identifizierung und Klärung der Geschäftsziele für das Data-Mining-Projekt
- Festlegung der Messgrößen für den Projekterfolg
- Data Understanding
- Erforschung der verfügbaren Datenquellen
- Datenbeschaffung und -exploration
- Überprüfung der Datenqualität
- Data Preparation
- Datenselektion und -bereinigung
- Datenintegration und -transformation
- Feature-Engineering
- Modeling
- Auswahl geeigneter Modellierungstechniken
- Aufteilung der Daten in Trainings- und Testsets
- Modellbildung und -validierung
- Evaluation
- Bewertung der Modellleistung
- Vergleich der Modelle mit den Geschäftszielen
- Interpretation der Ergebnisse
- Deployment
- Umsetzung der entwickelten Modelle in die betriebliche Praxis
- Integration der Modelle in den Arbeitsablauf
- Anwendungsbeispiele und Fallstudien
- Vorstellung von erfolgreichen Data-Mining-Projekten aus verschiedenen Branchen
- Diskussion der Herausforderungen und Lösungsansätze
- Praktische Übungen
- Durchführung von Hands-on-Übungen zur Anwendung des CRISP-DM-Modells
- Nutzung von Data-Mining-Tools und -Software
Lernziele Die Teilnehmer sollen lernen, wie man Data-Mining-Projekte von Anfang bis Ende plant und durchführt, einschließlich der Identifizierung von Geschäftszielen, der Datenexploration, der Modellbildung und -bewertung sowie der Integration der Ergebnisse in den betrieblichen Arbeitsablauf. Ziel ist es, den Teilnehmern das erforderliche Know-how zu vermitteln, um effektive Data-Mining-Analysen durchzuführen und wertvolle Erkenntnisse für ihr Unternehmen zu gewinnen. Das langfristige Ziel ist es, datengesteuerte Entscheidungsfindung zu fördern, den Wert der Unternehmensdaten zu maximieren und Wettbewerbsvorteile zu erzielen.
ZielgruppenDas Seminar zum CRISP-DM-Prozess und Data Mining richtet sich an Datenanalysten, Datenwissenschaftler, Geschäftsleiter, IT-Mitarbeiter, Projektmanager und Teamleiter. Es ist für Personen konzipiert, die ihr Verständnis und ihre Fähigkeiten im Bereich Data Mining erweitern möchten, um datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und den Wert ihrer Daten optimal zu nutzen. Vorkenntnisse im Bereich Datenanalyse und statistische Konzepte sind von Vorteil.
